Dans le passé, lorsque des nouvelles technologies se sont implémentées, il y a eu des quantités d’écrits pour annoncer, expliquer, juger, et réfléchir aux impacts sur la vie au quotidien, la sociologie, l’économie, le juridique et globalement sur les futurs changements sociétaux.
L’IA n’échappe pas à ce phénomène, notamment parce qu’elle peut être utilisée dans un grand nombre d’activités humaines comme cela avait été le cas, moins rapidement, pour l’énergie.
Actuellement, on a du mal à identifier des domaines d’activités pour lesquelles l’IA ne pourrait rien apporter, par exemple, pour les recherches nécessitant beaucoup d’imagination sur la base d’informations limitées, pour la futurologie dans la mesure où les comportements humains font l’objet d’évolutions vers de nouveaux types, et pour la littérature de haut niveau dans laquelle le langage invente des connaissances et utilise de la symbolique spécifique à l’œuvre.
En particulier, en économie, nous subissons de plus en plus des effets de surprises qui se distinguent du concept d’incertitude. Dans cet article nous nous limitons aux relations d’impact de l’IA sur la productivité.
Dans la mesure ou l’IA s’intègre dans pratiquement toutes les fonctions de l’entreprise il convient de rappeler la définition de la variable productivité dans les modèles économiques.
Définition de la productivité
Pour éviter des raisonnements imprécis, rappelons la définition de la productivité : « En économie, la productivité est définie comme le rapport, en valeur, entre une production et les ressources mises en œuvre pour l’obtenir. La production désigne les biens et/ou les services produits. Les ressources mises en œuvre, dénommées aussi facteurs de production, peuvent désigner le travail, le capital technique (installations, machines, outillages…), les capitaux engagés, les consommations intermédiaires (matières premières, énergie, transport…), ainsi que des facteurs moins faciles à appréhender bien qu’extrêmement importants, tel le savoir-faire accumulé. » (INSEE).
Influences de l’IA sur la variable productivité
Des études ont déterminé les impacts de l’IA sur différentes fonctions de l’entreprise.
Les fonctions de management, finance, informatique, ingénierie, administration et juridique sont les plus concernées.
En revanche, les fonctions de production, d’installation, de construction, de transport et de logistique semblent encore faiblement impactées. L’IA semble efficace dans les tâches cognitives complexes, mais peu impactante dans les tâches manuelles.
On pourrait en déduire que l’impact de l’IA sur la productivité serait plutôt faible. Il convient néanmoins de nuancer ces résultats.
Même si les machines et les équipements utilisés pour la production ne font l’objet de changement qu’au bout de plusieurs années, l’IA sera de plus en plus intégrée dans les nouveaux équipements au moment de leur conception.
En général, les procédures de productions sont précises et peu modifiables ce qui ne permet pas vraiment d’utiliser l’IA dans les process existants entre les machines et les salariés qui les gèrent. En revanche l’IA peut, en partie, augmenter la productivité des travailleurs sans qu’il y ait automatisation globale de l’activité.
Une question importante serait alors de savoir si l’amélioration de la productivité se concrétise par des allègements de charges (moins de ressources) ou par un surcroît d’activité (plus de production).
Depuis quelques mois, en Chine, des ateliers de production fonctionnent sans aucun employé. L’usine est en activité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Il s’agit de productions effectuées par des robots. Bien sûr, les robots possèdent de « l’intelligence », mais il ne s’agit pas vraiment de l’IA en tant qu’outil utilisé par l’homme.
L’intégration de ces nouvelles formes de production se traduiront bien sûr, au niveau macroéconomique, par des gains de productivité du travail sur le long terme. Antonin Bergeaud, professeur à HEC, constate avec l’AGEFI, le décalage entre les promesses de l’IA et ses effets encore limités sur la productivité des entreprises.
« Les gains attendus nécessiteront des déploiements plus profonds et du temps, à l’image des précédentes révolutions technologiques ».
Dans les secteurs des services, l’utilisation de logiciels sophistiqués se concrétise rapidement par des gains de temps, pour les tâches de jugement, de créativité et de communication.
Des non- experts peuvent également effectuer des taches de spécialistes, comme par exemple dans le milieu médical de la radiologie.
Qu’aurait dit Robert Solow ?
Solow est resté célèbre pour avoir dit : « On voit des ordinateurs partout sauf dans les indicateurs de productivité ».
Aujourd’hui, aurait-il dit : « on voit de L’IA partout sauf dans les indicateurs de productivité » ?
L’IA est bien un progrès technique exogène qui devrait faire croître la productivité sur le long terme et sans choc dans la mesure ou les nouveaux investissements en matériel s’effectuent lorsque les anciens doivent être remplacés ou devenus inutiles.
On ne peut donc s’attendre qu’à une faible évolution de la dérivée seconde de la courbe de Solow.
De ce qui précède nous proposons de faire une répartition bien claire entre la production et les autres fonctions de l’entreprise, pour être conforme à la définition économique de la productivité, dans l’industrie comme dans les services.
Se pose alors la question de savoir s’il ne faudrait pas intégrer certaines fonctions (administratives, ingénierie, organisation, marketing, …) dans le calcul de la productivité économique dans la mesure où ces fonctions sont de plus en plus imbriquées dans les process de production.
Les gains sont potentiellement importants dans les fonctions généralistes, (mailing, planning des réunions, comptes rendus, contrôles divers, gestion de la maintenance, aide à la prise de décisions, maintenance préventive, …).
Une bonne attitude n’est pas de vouloir faire des prévisions précises mais de bien analyser les réalités pour mieux comprendre comment s’adapter aux changements.
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